public class HashBuck {
    static class Node {
        public int key;
        public int val;
        public Node next;

        public Node(int ley,int val) {
            this.key=ley;
            this.val=val;
        }
    }

    public Node[] array;//Node是链表，定义array为链表数组，存放的是链表的地址
    public int usedSize;
    public double loadFactor=0.75;

    public HashBuck() {
        array=new Node[10];
    }

//    put
    public void put(int key,int val){
        int index=key % array.length;
        //在jdk8前采用头插法，jdk8后采用尾插法
        Node cur=array[index];
        //遍历当前链表，看是否存在当前值
        while(cur!=null) {
            if(cur.key==key) {  //当key相等时，更新val
                cur.val=val;
                return;
            }
            cur=cur.next;
        }
        //代码走到这里，说明没有前值，此时进行头插
        Node node=new Node(key,val);
        node.next=array[index];
        array[index]=node;
        usedSize++;

        if(loafFactorCount()>=loadFactor) {
            //扩容
            resize();
        }
    }

//    计算负载因子
    private double loafFactorCount() {
        return usedSize*1.0 / array.length;
    }
//    扩容
    private void resize() {
        //需要遍历每个数组元素的链表中的每个节点，重新进行哈希，比如数组长度10->20，那么14就不能存到array【4】中了
        Node[] newArray=new Node[array.length*2];
        for(int i=0;i<array.length;i++) {
            Node cur=array[i];
            while(cur!=null) {
                //开始遍历链表
                int newIndex=cur.key % newArray.length;
                //把数据存放在新数组的newIndex位置
                Node curN=cur.next;//先把原链表的下一个节点的地址保存一下
                cur.next=newArray[newIndex];
                newArray[newIndex]=cur;
                cur=curN;//回到原链表的下一个节点，继续哈希
            }
        }
        array=newArray;
    }


//    get
    public int get(int key) {
        int index=key%array.length;
        Node cur=array[index];
        //遍历当前链表，看是否存在当前值
        while(cur!=null) {
            if(cur.key==key) {  //当key相等时，更新val
                return cur.val;
            }
            cur=cur.next;
        }
        return -1;
    }
}
